diff --git a/gui.py b/gui.py
index f75beae..e49d035 100644
--- a/gui.py
+++ b/gui.py
@@ -43,6 +43,7 @@ class CaptureWorker(QThread):
     status_signal = Signal(str)
     finished_signal = Signal()
     error_signal = Signal(str)
+    div_processed_signal = Signal(int, int)  # (当前div序号, 总div数)
 
     def __init__(self, scroll_capture: ScrollCaptureOCR):
         super().__init__()
@@ -59,17 +60,24 @@ class CaptureWorker(QThread):
             self.scroll_capture.previous_ocr_result = []
             self.scroll_capture.scroll_count = 0
             self.scroll_capture.all_results = []
+            self.scroll_capture.processed_divs = []
+            self.scroll_capture.last_div_signature = None
+            self.scroll_capture.total_scroll_distance = 0
+            self.scroll_capture.is_first_capture = True
 
             # 循环处理
             while self.is_running and self.scroll_capture.process_once():
                 progress = min(self.scroll_capture.scroll_count * 10, 90)
                 self.progress_signal.emit(progress)
-                self.log_signal.emit(f"第 {self.scroll_capture.scroll_count} 次截屏完成")
+                self.log_signal.emit(f"✓ 第 {self.scroll_capture.scroll_count} 次截屏完成，"
+                                   f"累计滚动 {self.scroll_capture.total_scroll_distance} 像素")
 
             # 保存最终结果
             if self.scroll_capture.all_results:
                 self.scroll_capture.save_final_result()
-                self.log_signal.emit(f"✓ 共处理 {len(self.scroll_capture.all_results)} 次截屏")
+                total_divs = sum(len(result.get('texts', [])) for result in self.scroll_capture.all_results)
+                self.log_signal.emit(f"✓ 共处理 {len(self.scroll_capture.all_results)} 次截屏，"
+                                   f"识别 {total_divs} 个内容区域")
 
             self.progress_signal.emit(100)
             self.status_signal.emit("完成")
@@ -263,10 +271,11 @@ class MainWindow(QMainWindow):
         # 使用说明
         help_text = QLabel(
             "<b>使用步骤：</b><br>"
-            "1. 点击「开始截屏」按钮<br>"
+            "1. 点击「开始」按钮<br>"
             "2. 按住鼠标左键拖动选择区域<br>"
-            "3. 程序自动滚动截屏并OCR识别<br>"
-            "4. 检测到重复内容时自动停止"
+            "3. 程序自动分割div并逐个OCR<br>"
+            "4. 智能计算滚动距离，自动翻页<br>"
+            "5. 完成后点击「结束」按钮"
         )
         help_text.setFont(QFont("Microsoft YaHei", 10))
         help_text.setStyleSheet("color: #555555; line-height: 1.6;")
@@ -320,16 +329,10 @@ class MainWindow(QMainWindow):
 
         button_layout.addStretch()
 
-        # 停止按钮
-        self.stop_btn = ModernButton("停止", primary=False)
-        self.stop_btn.setEnabled(False)
-        self.stop_btn.clicked.connect(self.stop_capture)
-        button_layout.addWidget(self.stop_btn)
-
-        # 开始按钮
-        self.start_btn = ModernButton("开始截屏", primary=True)
-        self.start_btn.clicked.connect(self.start_capture)
-        button_layout.addWidget(self.start_btn)
+        # 操作按钮（开始/结束 二合一）
+        self.action_btn = ModernButton("开始", primary=True)
+        self.action_btn.clicked.connect(self.on_action_button_clicked)
+        button_layout.addWidget(self.action_btn)
 
         # 清空日志按钮
         self.clear_btn = ModernButton("清空日志", primary=False)
@@ -341,7 +344,7 @@ class MainWindow(QMainWindow):
         main_layout.addLayout(button_layout)
 
         # === 底部信息 ===
-        footer = QLabel("按 Ctrl+F9 也可以快速启动 | 输出目录: ./output/")
+        footer = QLabel("点击「开始」按钮启动 | 输出目录: ./output/")
         footer.setFont(QFont("Microsoft YaHei", 9))
         footer.setStyleSheet("color: #999999; margin-top: 10px;")
         footer.setAlignment(Qt.AlignCenter)
@@ -359,10 +362,10 @@ class MainWindow(QMainWindow):
 
         tray_menu.addSeparator()
 
-        start_action = tray_menu.addAction("开始截屏")
+        start_action = tray_menu.addAction("开始")
         start_action.triggered.connect(self.start_capture)
 
-        stop_action = tray_menu.addAction("停止")
+        stop_action = tray_menu.addAction("结束")
         stop_action.triggered.connect(self.stop_capture)
 
         tray_menu.addSeparator()
@@ -407,6 +410,13 @@ class MainWindow(QMainWindow):
 
         self.log_text.append_log(message, level)
 
+    def on_action_button_clicked(self):
+        """操作按钮点击事件"""
+        if self.action_btn.text() == "开始":
+            self.start_capture()
+        else:
+            self.stop_capture()
+
     def start_capture(self):
         """开始截屏"""
         # 检查OCR服务
@@ -454,9 +464,9 @@ class MainWindow(QMainWindow):
 
         self.worker.start()
 
-        # 更新UI状态
-        self.start_btn.setEnabled(False)
-        self.stop_btn.setEnabled(True)
+        # 更新UI状态 - 按钮变为"结束"
+        self.action_btn.setText("结束")
+        self.action_btn.update_style()
         self.progress_bar.setValue(0)
 
     def stop_capture(self):
@@ -464,15 +474,16 @@ class MainWindow(QMainWindow):
         if self.worker and self.worker.isRunning():
             self.worker.stop()
             self.worker.wait(1000)
-            self.log_text.append_log("用户手动停止", "WARNING")
+            self.log_text.append_log("用户手动结束", "WARNING")
 
-        self.start_btn.setEnabled(True)
-        self.stop_btn.setEnabled(False)
-        self.status_label.setText("已停止")
+        # 更新UI状态 - 按钮恢复为"开始"
+        self.action_btn.setText("开始")
+        self.action_btn.update_style()
+        self.status_label.setText("就绪")
         self.status_label.setStyleSheet("""
             QLabel {
-                color: #F44336;
-                background-color: #ffebee;
+                color: #4CAF50;
+                background-color: #e8f5e9;
                 padding: 6px 16px;
                 border-radius: 16px;
             }
@@ -516,15 +527,17 @@ class MainWindow(QMainWindow):
 
     def on_finished(self):
         """任务完成回调"""
-        self.start_btn.setEnabled(True)
-        self.stop_btn.setEnabled(False)
+        # 按钮恢复为"开始"
+        self.action_btn.setText("开始")
+        self.action_btn.update_style()
         self.log_text.append_log("✓ 截屏OCR任务已完成", "INFO")
 
     def on_error(self, error_msg: str):
         """错误回调"""
         self.log_text.append_log(f"✗ 错误: {error_msg}", "ERROR")
-        self.start_btn.setEnabled(True)
-        self.stop_btn.setEnabled(False)
+        # 按钮恢复为"开始"
+        self.action_btn.setText("开始")
+        self.action_btn.update_style()
 
     def clear_logs(self):
         """清空日志"""
@@ -572,7 +585,7 @@ def main():
     window.show()
 
     # 显示启动提示
-    window.log_text.append_log("程序已启动，点击「开始截屏」按钮开始", "INFO")
+    window.log_text.append_log("程序已启动，点击「开始」按钮开始", "INFO")
     window.log_text.append_log(f"OCR引擎: {Config.OCR_ENGINE}", "INFO")
 
     sys.exit(app.exec())
diff --git a/main.py b/main.py
index df400bc..15daf71 100644
--- a/main.py
+++ b/main.py
@@ -9,7 +9,7 @@ import base64
 import io
 import tempfile
 from dataclasses import dataclass, field
-from typing import List, Tuple, Optional, Callable
+from typing import List, Tuple, Optional, Callable, Dict
 from pathlib import Path
 
 import cv2
@@ -381,6 +381,12 @@ class ScrollCaptureOCR:
         self.scroll_count = 0
         self.all_results: List[dict] = []
 
+        # 新增：记录已处理的div信息
+        self.processed_divs: List[Dict] = []  # 已处理的所有div信息
+        self.last_div_signature: Optional[str] = None  # 最后一个div的签名（用于去重）
+        self.total_scroll_distance: int = 0  # 累计滚动距离
+        self.is_first_capture: bool = True  # 是否是第一次截图
+
         # 创建输出目录
         Path(self.config.OUTPUT_DIR).mkdir(exist_ok=True)
 
@@ -393,6 +399,21 @@ class ScrollCaptureOCR:
         screenshot = pyautogui.screenshot(region=(left, top, right - left, bottom - top))
         return cv2.cvtColor(np.array(screenshot), cv2.COLOR_RGB2BGR)
 
+    def get_div_signature(self, div: DivRegion, image: np.ndarray) -> str:
+        """
+        生成div的签名，用于判断是否是同一个div
+        使用div的图像内容的哈希值
+        """
+        import hashlib
+        div_image = image[div.top:div.bottom, div.left:div.right]
+        # 缩小图像以加快计算
+        small = cv2.resize(div_image, (32, 32))
+        # 计算平均哈希
+        gray = cv2.cvtColor(small, cv2.COLOR_BGR2GRAY)
+        avg = gray.mean()
+        hash_str = ''.join(['1' if p > avg else '0' for p in gray.flatten()])
+        return hashlib.md5(hash_str.encode()).hexdigest()[:16]
+
     def scroll_screen(self, distance: int):
         """在截图区域执行滚动"""
         if not self.capture_region:
@@ -460,13 +481,19 @@ class ScrollCaptureOCR:
         """
         执行一次处理循环
         返回False表示应该停止
+        
+        新逻辑：
+        1. 第一次截图：处理所有div
+        2. 后续截图：只处理新的div（跳过已处理的）
+        3. 滚动距离 = 最后一个新div的底部位置 + 空白间隔
         """
         logger.info(f"=== 第 {self.scroll_count + 1} 次截屏 ===")
         print(f"\n>>> 第 {self.scroll_count + 1} 次截屏处理中...")
 
         # 1. 截取当前屏幕
         image = self.capture_screen()
-        logger.info(f"截图完成，尺寸: {image.shape[1]}x{image.shape[0]}")
+        height, width = image.shape[:2]
+        logger.info(f"截图完成，尺寸: {width}x{height}")
 
         # 2. 分析图像，定位div边界
         analysis = self.image_analyzer.analyze(image)
@@ -476,32 +503,101 @@ class ScrollCaptureOCR:
             print("警告: 未检测到内容区域")
             return False
 
-        # 3. OCR提取文字
-        current_texts = self.ocr_engine.recognize_divs(image, analysis.divs)
-        print(f"识别到 {len(current_texts)} 段文字")
+        logger.info(f"检测到 {len(analysis.divs)} 个div区域")
+        print(f"检测到 {len(analysis.divs)} 个内容区域")
+
+        # 3. 识别新的div（跳过已处理的）
+        new_divs = []
+        current_texts = []
+        last_processed_signature = None
+
+        for i, div in enumerate(analysis.divs):
+            # 生成div签名
+            div_signature = self.get_div_signature(div, image)
+
+            # 检查是否是已处理的div
+            is_processed = False
+            if not self.is_first_capture and self.processed_divs:
+                # 与已处理的div比较
+                for processed in self.processed_divs:
+                    if processed.get('signature') == div_signature:
+                        is_processed = True
+                        logger.info(f"跳过已处理的div {i+1}")
+                        break
+
+            if is_processed:
+                continue
+
+            # 新的div，进行处理
+            new_divs.append({
+                'div': div,
+                'signature': div_signature,
+                'index': i
+            })
+
+            logger.info(f"处理新的div {i+1}，位置: {div.top}-{div.bottom}")
+            print(f"  处理新区域 {i+1}/{len(analysis.divs)}...")
+
+            # 截取单个div区域
+            div_image = image[div.top:div.bottom, div.left:div.right]
+
+            # OCR识别
+            texts = self.ocr_engine.recognize(div_image)
+            div.text = "\n".join(texts)
+            current_texts.extend(texts)
+
+            # 保存单个div的结果
+            self.save_div_result(self.scroll_count, i, div_image, texts, div)
+
+            # 记录处理的div
+            self.processed_divs.append({
+                'signature': div_signature,
+                'text': div.text,
+                'scroll_count': self.scroll_count,
+                'div_index': i
+            })
+
+            last_processed_signature = div_signature
+            logger.info(f"  识别到 {len(texts)} 段文字")
+
+        # 如果没有新的div，说明已经到底
+        if not new_divs:
+            logger.info("没有新的div需要处理，可能已到达底部")
+            print("✓ 没有新的内容需要处理")
+            return False
+
+        print(f"✓ 本次处理 {len(new_divs)} 个新区域，共识别 {len(current_texts)} 段文字")
         for i, text in enumerate(current_texts[:3], 1):
             preview = text[:50] + "..." if len(text) > 50 else text
             print(f"  [{i}] {preview}")
         if len(current_texts) > 3:
             print(f"  ... 还有 {len(current_texts) - 3} 段文字")
 
-        # 4. 保存结果
+        # 4. 保存完整截图结果
         self.save_result(self.scroll_count, image, current_texts)
 
-        # 5. 判断是否到达底部（OCR结果重复）
+        # 5. 判断是否到达底部（没有新内容或OCR结果重复）
         if self.check_duplicate(current_texts):
             print("\n>>> 检测到内容重复，已到达底部，处理完成 <<<")
             return False
 
         self.previous_ocr_result = current_texts
 
-        # 6. 计算滚动距离
-        scroll_distance = self.image_analyzer.calculate_scroll_distance(analysis)
+        # 6. 计算滚动距离 - 基于最后一个新div的位置
+        if new_divs:
+            last_new_div = new_divs[-1]['div']
+            scroll_distance = self.calculate_scroll_based_on_last_div(
+                last_new_div, analysis.gaps, height
+            )
+        else:
+            scroll_distance = int(height * 0.8)  # 默认滚动80%高度
 
         # 7. 执行滚动
         self.scroll_screen(scroll_distance)
+        self.total_scroll_distance += scroll_distance
 
         self.scroll_count += 1
+        self.is_first_capture = False  # 标记不再是第一次
 
         # 检查最大滚动次数
         if self.scroll_count >= self.config.MAX_SCROLL_COUNT:
@@ -511,6 +607,67 @@ class ScrollCaptureOCR:
 
         return True
 
+    def calculate_scroll_based_on_last_div(self, last_div: DivRegion, gaps: List[GapInfo], image_height: int) -> int:
+        """
+        基于最后一个div计算滚动距离
+        
+        策略：滚动到最后一个div的底部 + 其后空白间隔
+        这样可以让下一个新div出现在截图区域的顶部
+        """
+        last_div_bottom = last_div.bottom
+
+        # 查找最后一个div之后的空白间隔
+        last_gap_height = 0
+        for gap in gaps:
+            if gap.start_row >= last_div.bottom:
+                last_gap_height = gap.height
+                break
+
+        # 计算滚动距离
+        scroll_distance = last_div_bottom + last_gap_height
+
+        # 确保至少滚动一定距离（避免 stuck）
+        min_scroll = 50
+        scroll_distance = max(scroll_distance, min_scroll)
+
+        # 限制最大滚动距离（不超过图片高度的90%，保留一些重叠）
+        max_scroll = int(image_height * 0.9)
+        scroll_distance = min(scroll_distance, max_scroll)
+
+        logger.info(f"滚动距离计算: 最后div底部={last_div_bottom}, "
+                   f"空白间隔={last_gap_height}, 滚动距离={scroll_distance}")
+        print(f"  滚动距离: {scroll_distance} 像素 (基于最后一个内容区域)")
+
+        return int(scroll_distance)
+
+    def save_div_result(self, scroll_index: int, div_index: int, image: np.ndarray, texts: List[str], div: DivRegion):
+        """保存单个div的结果"""
+        timestamp = time.strftime("%Y%m%d_%H%M%S")
+
+        # 保存div图片
+        div_dir = Path(self.config.OUTPUT_DIR) / f"scroll_{scroll_index:03d}"
+        div_dir.mkdir(parents=True, exist_ok=True)
+
+        image_path = div_dir / f"div_{div_index:02d}_{timestamp}.png"
+        cv2.imwrite(str(image_path), image)
+
+        # 保存div OCR结果
+        result = {
+            "scroll_index": scroll_index,
+            "div_index": div_index,
+            "timestamp": timestamp,
+            "div_position": {"top": div.top, "bottom": div.bottom, "left": div.left, "right": div.right},
+            "image_path": str(image_path),
+            "texts": texts
+        }
+
+        # 也添加到总结果中
+        if not hasattr(self, '_div_results'):
+            self._div_results = []
+        self._div_results.append(result)
+
+        logger.debug(f"保存div结果: scroll={scroll_index}, div={div_index}, 文字数={len(texts)}")
+
     def run(self):
         """主运行流程"""
         print("=" * 60)